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2026 , Vol. 46 >Issue 1: 140 - 153

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.20250684

The Discursive Construction of Urban Consumption Spaces: An Analysis Based on AI Hallucinations

  • Yuxiang Li , 1 ,
  • Yuming Luo 2 ,
  • Geng Lin , 1, 3
Expand
  • 1. School of Geography and Planing, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510006, China
  • 2. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 3. United Research Institute for digital Humanities, SunYat-Sen University, Guangzhou 510275, China

Received date: 2025-10-07

  Revised date: 2025-11-22

  Online published: 2025-12-28

Fold

Abstract

In the era of Artificial Intelligence (AI), Large Language Models (LLMs) have become important informational mediators through which the public perceives urban spaces, and AI discourse has emerged as a powerful force in the construction of urban spaces. Using Guangzhou as a case study, we categorized urban consumption spaces into four types: shopping spaces, catering and entertainment spaces, tourism and leisure spaces, and residential and commercial housing. We constructed an evaluation question set for hallucinations in urban consumption spaces within a discourse-power framework and used hallucination tests to examine the commonalities and differences between Chinese and international AI models, namely, DeepSeek and ChatGPT, in the production of spatial discourse, thereby explaining how AI hallucination discourse constructs urban consumption spaces. The main findings of this study are as follows. (1) In the hallucination tests of urban consumption spaces, ChatGPT exhibited lower hallucination rates than DeepSeek at both the overall level and across individual categories. Residential and commercial housing emerged as high-incidence domains of hallucinations for both AI models, whereas the most pronounced divergence in hallucination rates between the two models occurred in tourism and leisure spaces. The primary sources of AI-generated content, in descending order, were news media, individual or commercial institutions, government agencies, and online encyclopedias. Both models tend to respond to mainstream spatial discourses, demonstrating a limited capacity for revealing the complex, diverse, and contradictory realities of the city. Specifically, ChatGPT favors generalized frameworks in its depiction of urban consumption spaces, whereas DeepSeek's spatial narratives display a planning-oriented logic aligned with urban development strategies. (2) By integrating and reproducing specific discourses originating from governments, news media, and commercial institutions, AI discourse operates as a novel power subject that constructs multiple "realities" and promotes the production of meanings attached to consumption centers, symbolization of architectural landscapes, and technologization of consumption spaces and also adjudicates spatial value, allowing its power to operate in a "rational" manner. (3) The AI hallucination discourse constructs space by producing subject positions tailored to users, such as "supporters of urban development," "experience-oriented consumers," "beneficiaries of technological progress," and "astute investors." As users identify with and accept these positions, they enact specific consumption-space practices grounded in particular forms of knowledge, generating new data that are subsequently mobilized to reproduce the same discursive system. In this process, a specific knowledge regime is sustained, and power continues to operate. From a discourse-power perspective, this study elucidates the pathways through which urban consumption spaces are constructed by AI in the era of artificial intelligence. Although, it advances our understanding of the modes and impacts of urban knowledge circulation amid the rise of generative AI, critical reflection on the discursive and power relations embedded in technological products contributes to ethical scrutiny of smart city practices.

Key words： Artificial Intelligence (AI); Large Language Models (LLMs); AI hallucination; "discourse-power"; urban consumption space; Guangzhou

Cite this article

Yuxiang Li , Yuming Luo , Geng Lin . The Discursive Construction of Urban Consumption Spaces: An Analysis Based on AI Hallucinations[J]. Tropical Geography, 2026 , 46(1) : 140 -153 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.20250684

自2022年OpenAI推出ChatGPT公众版本，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）技术引发全球学术界关注。2025年1月，中国科技企业深度求索（DeepSeek）开发的生成式人工智能应用在商业应用领域取得突破，单日下载量首超ChatGPT，将生成式AI应用普及推向新高潮（王梦瑶 等，2025）。如今，基于Transformer架构的生成式AI大语言模型（Large Language Models, LLMs）发展迅猛，通过内容生成和创新输出为用户提供超越传统搜索的智能服务，凭借高效精准算法与个性化推荐机制重塑知识获取与内容生产范式。以LLMs为代表的AI技术深度渗透城市系统，成为驱动城市空间重构的核心动力（龙瀛 等，2025）。在此背景下，城市空间转型面临数据与技术革新、科技伦理与人文价值发展等情境，城市研究积极介入这一新兴技术领域，探索其在理论研究和规划实践中的应用潜力与影响（杨永春 等，2024）。
计算机科学家引入幻觉（hallucination）一词解释模型生成内容质量层面的错误（徐琦 等，2025）。大模型幻觉客观存在，即模型生成内容可能在事实上错误、不一致或虚构，虽看似连贯合理（Cleti et al., 2024）。同样，受算法模型与数据选择影响，AI呈现的城市空间可能偏离现实。一方面，AI幻觉内容嵌入真实语境，难辨虚假。当用户长期使用AI检索知识，可能过度依赖信任，并轻信其话语（齐康 2025）；另一方面，AI话语与平台算法推荐叠加，幻觉内容经社交媒体算法二次传播与精准推送，误导性更持久、广泛且隐蔽，可能加剧社会分化与歧视风险（张梦晗 等，2025）。这表明AI幻觉能塑造人类认知、引导决策，隐匿介入社会建构。
可见，LLMs在重塑信息检索与赋能城市规划上潜力巨大，但其“幻觉”困境也挑战城市社会治理。同时，消费日益成为拉动城市发展的第三大引擎，冲击传统“生产型城市”为导向的规划理念与模式，引导城市空间结构演变，并带来经济、社会与生活模式的复杂重构（赵宇 等，2009）。在此背景下，如何合理引导消费空间建设，释放消费活力，成为现代城市发展的重要命题之一。如今，AI作为“空间叙事者”可通过何种手段引导消费者的感知与行为，并以话语的力量建构城市消费空间？基于此，本研究围绕“AI生成的城市消费空间描述如何产生幻觉？AI幻觉如何建构消费空间？”2个问题，援引福柯“话语-权力”理论，将AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）幻觉视为一种新话语，探讨DeepSeek与ChatGPT模型在空间话语生产中的异同，揭示AI幻觉话语建构城市消费空间的方式，并剖析其背后的理论解释。以期解释AI话语作为权力主体的运作逻辑，深化对话语—权力理论在人工智能时代的理解。

1 话语的力量与AI幻觉作为新型话语的出现

话语本身即是权力。福柯指出，知识在历史中通过“权力关系和知识内容的联结”不断变动，这是话语运作的核心场域。当某种话语被确立为“知识”，便拥有划分正确与错误、合法与非法的权力；同时，“话语即权力”不是因为权力压制知识，而是权力通过生产知识运作，知识赋予权力合法性和有效性（福柯，2017）。通过剖析知识、认知对象与认知主体的互动关系，福柯揭示“话语—权力”在社会实践中的运作轨迹，即权力总是隐匿于话语内，通过规训技术与策略掌控个体生活（福柯，2016）。这表明话语是交流工具，更是社会历史条件下的权力实践系统（莫伟民，2015）。
话语是知识生产者，也是主体建构者。具体而言，话语生产社会性知识，个体符合其界定，就获得特定身份和“位置”。个体认同并进入此位置，服从话语而成为行动者，并受话语体系主宰。这揭示权力通过话语认同得以实现（霍尔，2013）。传统上，法律、政策等话语系统将主体定位在规范的认知方式中（Foucault, 1972），如“良心公民”“心理健康者”等身份是话语构建的临时附着点（Hall et al., 1996）；进入AI时代，LLMs作为新型话语生产者，通过海量学习数据，可能借助幻觉为用户生成新的“主体-位置”，在用户进入预设位置的同时实践权力。
学界将AI幻觉分为事实性幻觉（Factuality Hallucination）与忠实性幻觉（Faithfulness Hallucination）2大类型（Huang et al., 2025）。其中，忠实性幻觉指生成内容未忠实于指令或上下文；事实性幻觉指生成内容与可验证事实不符（何静 等，2025）。基于话语-权力理论，本文认为，对“事实性幻觉”的理解不应仅停留在技术层面的信息失真，而应视为AI话语对训练数据中权力结构的再生产——LLMs在缺乏充分过滤机制条件下对海量数据进行无差别学习，可能将训练语料中隐含的偏见等编码为自身知识，在生成中复现虚假信息；同时，输出的虚假信息往往以客观中立的口吻包装（张梦晗 等，2025），为特定叙事披上权威外衣。可见，“事实性幻觉”有建构主体位置的潜力，当用户接受幻觉话语叙事逻辑，可能不自觉地认同预设的主体位置。该过程潜移默化地塑造公众对社会、空间的认知、欲望与期待。这表明AI幻觉可通过定义“理想消费空间”，成为塑造主体认同、引导主体空间实践的权力技术。
幻觉现象在地理学领域的讨论并非空白。如LLMs在空间认知和社会表征方面存在明显的地理与文化偏见，表现为对欠发达地区社会经济特征的低估，以及对城市的认知过度依赖规划叙事、展览话语和商业化建构的都市形象，而非真实的城市复杂性（Manvi et al., 2024; Campo-Ruiz, 2025）。此前研究从技术角度呈现AI话语中的城市空间图景，未能揭示深层机制及对城市发展的影响。本文从非技术层和应用层的角度补充，将“AI幻觉”视为洞察话语生产逻辑的窗口，窥视其权力结构，为阐释空间权力运作机制提供新视角。

2 城市消费空间建构中的权力主体与话语

前AI时代，城市消费空间建构多聚焦政府、资本、媒体、消费者、居民等不同权力主体主导的进程。打造上海新天地时，开发商发现历史建筑的商业价值，从而选择“文化”“保护”等话语包装商业开发项目（张京祥 等，2009）；成都远洋太古里空间生产表明，政府作为权力主体，出台规划文件塑造市民对“理想消费空间”的想象；开发商作为新权力主体，介入空间设计并赋予空间多元浪漫氛围，将其包装为“时尚地标”；消费空间因此呈现“政府的企业化”与“资本的城市化”倾向（刘彬 等，2018）。在历史文化街区的商业化建构中，本地居民与游客不断交互，地方主体通过记忆叙事、情感共鸣等话语传播方式延续街里文化，揭示资本消费与居民叙事的碰撞如何创造出文旅消费空间（刘佳 等，2025）。在文化全球化背景下，书店经营者为迎合消费者品位，运用话语权力对文化操纵，将微观消费空间重塑为世界文化缩影，并通过标签化的文化表征激发消费者对空间的认同感，将其转化为对经营者与资本的尊重感（谢晓如 等，2014）。在网红消费空间中，社交媒体成为建构空间的新主体，消费者通过媒体了解空间，对线上景观产生媒介感知和空间想象，在实地打卡后通过媒介分享、评价等方式，生产新的空间话语（梁璐 等，2024）。上述研究承认话语在空间建构中的重要性，但关注话语如何作为资本掩盖逐利本质的包装策略、政府推行城市更新议程的合法说辞，居民抵抗街区商业化的情感武器，本质上皆是将话语视为主体行使权力的手段。当话语成为被动且附属于主体的工具时，便难以揭示其在消费空间建构进程中，是怎样逐步成为被社会广泛接受并主动践行知识体系的。
话语并非消极被动，权力亦不是压制、控制等消极的力量（黄华，2005）。如《空间，知识与权力》所说，城市空间中“建筑”“汽车”和人的“视野”是被话语主动建构的对象，话语是感知空间与世界的条件，权力借此作用于人（克莱普顿 等，2021）。基于此，本文以福柯的“话语—权力”为理论依托，把AI幻觉话语本身而非背后特定的行动者视为权力主体，并探究：在AI时代，幻觉话语如何成为一种特定的知识体系，以及这种话语如何以新的作用方式建构城市消费空间。

3 研究设计与方法

3.1　城市消费空间的类型划分

快速城市化背景下，中国各种新型消费空间不断涌现，深刻作用于社会文化与空间结构（张敏 等，2013）。钱学敏（2009）按照消费内容属性，将消费空间分为购物与休闲两大类：购物消费空间是消费者购买物质商品的场所，包括百货商场、购物中心，到商业步行街、品牌旗舰店，其形态从传统的市场演变为现代高度景观化、体验化的场所；休闲消费空间是指满足个体在非工作时间的各类消费活动场所。
随着微观空间成为文化地理研究的热点，本文认为餐厅、健身房、书店、咖啡馆、酒吧等微型休闲消费场所可进一步细分为“餐饮与娱乐空间”，其价值不仅在于商品本身，更在于其营造的氛围、社交属性和文化符号（曾国军 等，2013）。另一方面，旅游地日益成为重要的休闲消费空间，观光者消费旅游地景观，游客消费旅游地文化、购买文创或消费食品与饮料（陈品宇 等，2024）；其打卡实践又建构了旅游地形象（邝子然 等，2024）。因此，自然景观、历史文化街区、网红打卡地、酒店等场所可归为“旅游与休闲空间”。最后，住宅与商品房是城市化进程中的重要消费品（罗佳丽 等，2017）。房地产不仅是消费的对象，也是阶层的象征，住房市场涌动着资本、权力、认同和地位，其开发模式正生产和嵌入消费空间，消费配套成为空间增值、售卖生活方式的核心策略（闵学勤，2011）。
综上，本研究从购物空间、餐饮与娱乐空间、旅游与休闲空间、住宅与商品房4个维度提出城市实体消费空间分类体系（表1），该体系有助于为AIGC表征并介入消费空间提供分析矩阵，以系统性检验AI“幻觉”及其话语生产逻辑。
表1 城市实体消费空间分类体系

Table 1 Classification system of urban physical consumption spaces

城市实体消费空间类型 定义与特征 具体场所示例
购物空间

以商品交易为核心功能的实体空间。其形态从传统的市场演变为现代高度

景观化、体验化的场所。

 百货商店、购物中心、品牌旗舰店、商业街与步行街、奥特莱斯等
餐饮与娱乐空间

以提供餐饮服务、休闲娱乐和社交体验为核心功能的消费场所。其价值

不仅在于商品本身,更在于其营造的氛围、社交属性和文化符号。

餐厅、奶茶店、健身房、书店、

咖啡馆、酒吧、电影院等

旅游与休闲空间 将自然景观、文化遗产、城市风貌或特定节庆活动转化为消费对象的空间。

自然景观地、历史文化街区、网红

打卡地、文创艺术区、城市公园等

住宅与商品房 房地产不仅是消费的对象,也是阶层的象征。消费配套成为提升房地产价值、售卖生活方式的核心策略。

商品住宅小区、服务式公寓与高端

公寓、旅游房地产、青年社区等

3.2　消费空间幻觉评估问题集构建与幻觉率测试

为评估生成式AI解读城市消费空间中的幻觉现象，本文以广州为案例地，在广州城市知识语境下构建幻觉测试数据集。广州作为中国改革开放的“南大门”，受全球资本、文化与消费模式冲击，消费空间类型完备且高度分化。在购物空间上，上下九、北京路代表了广州“千年商都”的历史根基与传统零售形态；环市东是改革开放后早期的现代化商圈代表；天河路—珠江新城是广州作为“国际消费中心城市”的核心区。同时，粤菜馆、凉茶铺等地方老字号与奶茶、咖啡店等全球网红品牌同台竞技，永庆坊、陈家祠等历史文化遗产与资本打造的现代主题乐园在城市共存，形成多元分层的餐饮娱乐与旅游休闲空间。住宅与商品房空间则经历了从单位制到商品化的完整演变，是中国房地产市场发展的缩影。综上，广州在中国城市消费空间演进中典型且层次丰富，可作为测试AI幻觉的“试金石”。
依照上文“城市实体消费空间分类体系”、各类消费空间特点及其在广州的表现特征，选取典型案例，为每类消费空间设计25个问题，构造100条幻觉评估问题集。为科学测度AI幻觉并搜集语料展开话语分析，设问遵循半结构化原则，每个问题含一个可被验证的“事实核心”与一个具有诱导性的“引导性设问”，因此既可测度幻觉率，又可获得用于话语分析的高质量文本 1。其参考答案源于广州市政府及部门官网、地方志、统计年鉴、中文核心期刊，以及《广州日报》《南方都市报》等本地权威媒体报道。需指出，本文构建的测试数据集并非追求大样本统计代表性，而是服务于探索性研究，旨在挖掘AIGC介入建构城市消费空间的过程，因而测算出的AI幻觉率仅为质性研究起点，无推广的统计意义。
参考对于医疗问答领域AI幻觉率的测度方式（何静 等，2025），本文计算幻觉率方法为：
H t o t a l = E t o t a l N × 100 %
式中： H t o t a l为整体幻觉率； N为总问题数量（此处 N=100）； E t o t a l为所有问题中，AI在回答测试集设问中，出现与事实不符的问题数量。
H C = E C N C × 100 %
式中： H C为分类别消费空间幻觉率； N C为每个消费空间类别下的测试问题数量（此处 N C=25）； E C为在对应消费空间类别下，AI在回答测试集设问中，出现与事实不符的问题数量。
选取GPT-5 Thinking与DeepSeek-R1作为测试对象，以讨论2种分别由美国OpenAI和中国深度求索公司研发的主流大语言模型，在建构广州城市意象时所运用的叙事框架与价值判断。为确保与AI交互的一致性，在参考大语言模型相关研究（Salnikov et al., 2025; Luo et al., 2025）的基础上，采用“角色设定+核心指令+具体问题+输出要求”标准化的提示词结构进行提问。
角色设定：你是一名资深的广州城市研究专家。
核心指令：请根据你的知识库，回答以下关于广州消费空间的问题。
具体问题：（例）模仿西式文化的酒吧最早出现在广州的哪个区？为什么最早出现于此？
输出要求：每次回答完，请给出每条答案信息引用来源的网站，并告知引用来源类型属于“政府部门”“新闻媒体”“个人或商业机构”还是“在线百科” 2。
本研究统一启用AI平台的“深度思考”“联网搜索”模式，且所有问题均以全新对话形式单独投喂，以避免上下文交叉干扰。具体问询与幻觉判定流程如图1所示。
图1 问询方法、幻觉判定流程与分析策略

Fig.1 Inquiry method, hallucination determination process, and analysis strategy

3.3　定性资料收集与话语分析

首先，导出AI对所有问题的回答全文建立原始语料库，得到近18万字文本。根据AIGC引用来源特征，将其划分为“政府部门”“新闻媒体”“个人或商业机构”“在线百科”4种类型，由此统计AI模型的信息引用偏好，评估模型在回答城市问题时的信息来源类型与平台结构倾向。在此基础上，用Python对GPT-5 Thinking和DeepSeek-R1（简称“ChatGPT”和“DeepSeek”）生成文本做词频分析，筛选前50个高频词，揭示上述2种模型在词汇选择、话语表述层面的偏好，回应“ChatGPT与DeepSeek空间表征差异”问题。
其次，分类整理AI对4种消费空间的回答，对AI生成文本做话语分析，重点分析“引导性设问”诱发的延伸回答。一方面，通过反复细读文本内容，重点关注AI在回答中的词汇选择、修辞策略与空间叙事框架，回答“AI幻觉话语如何建构城市消费空间”；另一方面，结合“话语—权力”理论，将涉及“幻觉”的文本与引用的知识来源、话语展现的叙事框架进行关联，揭示AI话语如何再生产训练数据中的权力结构，对AI建构城市消费空间过程进行理论化解释。

4 研究发现

4.1　ChatGPT与DeepSeek空间话语生产的共性与差异

4.1.1　幻觉现象与引用数据来源对比

测试结果显示，2种模型在对不同类型城市消费空间描述时均出现幻觉现象，且表现出一定的差异与共性（图2）。在本次测试中，ChatGPT整体幻觉率为16%，就各个消费空间而言，住宅与商品房的幻觉率最高（20%）；其次为购物空间、餐饮与娱乐空间（16%），旅游与休闲空间的幻觉率最低，仅为12%；DeepSeek整体幻觉率为25%，住宅与商品房的幻觉率同样最高（32%）；其次为旅游与休闲空间（28%）、购物空间（24%），餐饮与娱乐空间幻觉率相对较低（16%）。总体而言，ChatGPT在整体与分类别幻觉率方面均低于DeepSeek，住宅与商品房是2种AI模型幻觉高发的领域，而2种AI模型在旅游与休闲空间的问询测试中表现出的幻觉率差异最为显著。
图2 幻觉数量与幻觉率对比

Fig.2 Comparison of hallucination count and hallucination rate

进一步分析2种AI模型的引用网站类型来源，图3显示，ChatGPT和DeepSeek生成内容主要源于新闻媒体、个人或商业机构、政府部门，不过ChatGPT引用个人或商业机构来源占比（24.69%）低于DeepSeek（31.60%）。二者对在线百科引用占比较少，且DeepSeek引用在线百科内容的比（7.20%）显著低于ChatGPT（18.41%）。这反映二者在知识权威性选择上有差异：ChatGPT更倾向百科知识，DeepSeek更偏好商业机构话语，揭示了由不同公司开发的大语言模型构建特定知识时所依赖的底层权力逻辑的差异性。
图3 引用网站类型来源统计

Fig.3 Citation source type statistics

4.1.2　ChatGPT与DeepSeek对城市消费空间的感知

归纳2种AI模型生成内容的前50个高频词汇 3，可以发现，AI对广州消费空间的描述可分为实体消费空间、消费行为与体验、城市发展、地方文化及其他类别。其中，2种AI模型重复的词汇高达39个，但频次有别，未重复的高频词22个（图4），据此可看出2种AI模型内在算法逻辑的价值取向差异。
图4 ChatGPT（a）、DeepSeek（b）生成内容前50个高频词

图注：重复的高频词以蓝色示意，未重复的高频词用红色示意。

Fig.4 ChatGPT (a), DeepSeek (b) top 50 high-frequency words in generated content

分析2种AI模型高频词共性可知，AI对城市消费空间的感知呈现工具化特征。消费、商业、品牌、高端、价值、经济等高频词将消费空间视为以商品价值交换为核心的经济实体；规划、发展、建设、提升、定位等高频词将其视为需引导管理的客体；而功能、需求、提供、服务等高频词将空间视为实用功能与技术集合。此外，在“对地方文化的叙述”分类中，2种AI高频词均为文化、历史、特色、传统、国际；这在一定程度上简化了复杂多元的广府文化。可见，AI话语与主流空间话语趋同，在揭示城市复杂、多元、矛盾的真实面貌方面稍显不足。
进一步分析高频词差异。在ChatGPT空间感知中，交通、配套、设施、休闲、政府、游客、群体等词汇侧重描述功能化、服务性城市消费空间，呼吁以提供或完善城市配套设施的方式满足“游客”或其他“群体”的普遍需求。而对于DeepSeek而言，打造、模式、市场、经济、设计、吸引、新城等用词则强调通过有目的的规划、设计和营销主动建构空间价值，反映目标导向的城市发展模式。综上，ChatGPT倾向于采用通用化框架描述城市消费空间，其空间叙事侧重于普适商业价值与消费体验；而DeepSeek空间叙事则体现出对城市规划与发展战略的遵循。

4.2　AI幻觉下的城市消费空间建构

4.2.1　消费中心的意义生产

“发展主义”以单纯经济增长为目标，倾向将复杂发展过程简化为可量化的经济指标（梁东新 等，2025）。在城市消费空间生产领域，该话语常表现为对“现代化”“升级改造”“经济效益最大化”等目标的单向度追求，而遮蔽其社会、文化及生态等多维价值。
片段1（购物空间—DeepSeek—Q10）
问题：北京路从哪一年开始实施全日制步行？在这之后北京路的商业氛围与其他商圈相比是否越来越浓厚呢？
回答：北京路正式实施全日制步行的年份是2010年……北京路的步行化是一个渐进的过程，早在1997年，北京路就开始了周末和节假日的部分时段步行化试点……最终实现7天24小时全天候步行，则是在2010年借举办广州亚运会的契机，作为城市重点形象工程进行全面升级改造后正式实施的。
2010年实施全日制步行后，北京路的商业氛围变得空前浓厚，巩固了其作为广州顶级商圈之一的地位……北京路与其他主要商圈……形成了差异化竞争、齐头并进的态势。
对北京路自身而言，氛围极大提升：
人流量激增：……节假日人流量经常位居全国前列。
商业能级跃升：步行化吸引了大量国际知名品牌首店、旗舰店和体验店入驻……从传统的零售为主向“文旅商”深度融合转变。
品牌形象强化：……其历史底蕴（千年古道）与现代商业的结合……
与其他商圈相比的“浓厚”之处：

（1）与天河路商圈相比

北京路的“浓厚”：……它是“广府文化”的集中展示地，商业与旅游、历史紧密结合，消费人群更兼顾市民与游客，氛围更接地气、更热闹。
天河路商圈的“浓厚”：……它是广州现代都市文明的象征，以巨型购物中心和高端消费为主，氛围更国际化、更时尚。

（2）上下九步行街相比

同属传统文旅商圈，但北京路通过持续升级改造……已显著超越上下九，商业氛围和活力更强。

（3）与珠江新城商圈相比

……商业氛围是“精致、高冷”的，与北京路“热闹、亲民”的浓厚氛围形成鲜明对比。
总结：
2010年的全日制步行化是北京路发展的关键转折点，使其商业氛围和竞争力得到了质的飞跃。它并没有衰落，反而是……成功实现了差异化发展。
该回答的引用来自政府部门、新闻媒体与地产商。AI用知识拼装法，以发展主义叙事策略构建北京路的“消费中心”形象。如“1997年试点”“2010年正式实施”等话语，将北京路发展视为迈向“成功”的里程碑。事实上，北京路实施全日制步行的年份是2002年，AI通过生成“事实性幻觉”，将全日制步行的开端误判为2010年，并与“2010年广州亚运会”这一重大事件相关联，试图制造“借重大事件推动城市更新”的城市发展逻辑。由此，北京路的变迁被AI幻觉话语卷入发展主义逻辑中，将传统购物空间的改造与展示城市国际形象、推动经济增长的体育赛事强行绑定。
在“人流量激增”“商业能级跃升”“国际知名品牌首店、旗舰店入驻”等AI话语下，“商业氛围”被简化为资本绩效表现，忽视了北京路本地小商业的生存状态与公共空间的文化价值。在与其他商圈比较时，AI试图营造“差异化发展”的商业格局，用“接地气”“热闹”形容北京路商圈，用“精致”“高冷”等反差词汇形容珠江新城商圈，掩盖全球资本与现代商圈对传统购物空间的冲击。同为传统购物空间的上下九步行街则被AI描述为“已被北京路显著超越”，进而满足了地产商包装北京路地段的营销逻辑。
通过参考政府官网回答“为什么要改造”，借鉴新闻媒体回答“改造得有多成功”，引用商业报告回答“如何在比较中证明成功”，AI将北京路及广州购物空间发展，描绘成走向商业繁荣的单一进程，揭示其作为一种新兴话语装置的保守性，以及对既有权力结构的强化倾向。同时，AI话语建构消费者对北京路的空间认知，“商业繁荣”成为消费者对北京路商圈的直接印象，而历史文脉、本地小商业等固有属性逐渐被消费者忽视。对潜在的零售商、品牌商和投资者而言，AI幻觉话语会影响其投资决策和区位选择。体验店、网红店会在AI幻觉话语影响下进一步涌入北京路，而不符合“文商旅融合”定位的传统商户则面临被边缘化甚至被排挤出北京路的风险。

4.2.2　建筑景观的符号化

在商品和媒体共同编织的“景观社会”中，商品不仅蕴含固有的使用价值，更重要的是被世人追捧的“符号”价值。一切社会资源与文化符号，在消费主义视角下皆可转化为可供交易和消费的“体验”与“商品”（李鲲鹏 等，2025）。
片段2（餐饮与娱乐空间—DeepSeek—Q37）
问题：广州沙面岛上的咖啡馆常与“殖民时期建筑”的历史背景有关，请列举一家沙面岛上的咖啡馆。并分析这种做法是如何转化为当下的消费吸引力的？
回答：……一个非常典型的例子是由法国东方汇理银行旧址改造而成的咖啡馆。主要采取以下的做法完成转化：
（1）空间场景的沉浸感：通过保留历史建筑细节如花地砖、木窗棂、红丝绒窗帘等，营造出一种穿越时空的沉浸式体验，吸引消费者……
（2）历史符号的美学价值：咖啡馆外观采用Tiffany蓝色调，搭配法式阳台和复古小楼等视觉符号……成为吸引年轻消费者和社交媒体用户拍照打卡的免费高品质背景。
（3）文化叙事的重新解读：咖啡馆通过将原功能从象征金融权力的银行转变为开放的休闲空间，实现了对历史建筑叙事的现代转化。这种转变消解了原有的沉重感……而非直面复杂的历史。
（4）地理区位的叠加效应：……与其周边的历史景点形成联动……
……咖啡馆将一段可能略显沉重和疏远的历史，包装成了一种可消费的、愉悦的现代休闲体验。它并不强调历史的教育功能……直接对接当代消费者对生活方式、社交打卡和文化体验的需求。对于游客而言……是一次“在历史中度假”的象征性体验……
AI回答建立于“事实性幻觉”之上，它指认“由法国东方汇理银行旧址改造而成的咖啡馆”作为分析案例，但该建筑并非实际运营的咖啡馆。AI所引用的媒体报道仅提及该建筑“未来可能以展览、咖啡馆……等形式向公众开放”。这揭示AI事实性幻觉并非简单的技术偏差问题，而是算法引导下的指向性话语生产行为，即将有殖民背景的历史建筑改造成异国情调的餐饮消费空间。
在AI幻觉话语下，“古老花地砖、木窗棂、红丝绒窗帘”等细节为虚构的咖啡馆注入逼真的历史氛围感；“空间沉浸感”“美学价值”等话语将历史空间的文化价值进行模块化拆解，对接现代消费社会“打卡、出片、社交、体验”的核心需求。面对殖民时期建筑，AI称其“消解历史的沉重感”，并宣扬其“不强调历史的教育功能、在历史中度假”，将殖民遗产空间建构成追求感官愉悦的消费场所，影响消费者对殖民文化遗产的态度。AI借助话语将虚构想法包装成“成熟案例”，附严谨分析，对投资者、运营者有参考价值，可能引导资本流向特定空间。

4.2.3　消费空间的技术化

技术主义视角下，复杂的消费空间现象被对象化为抽象的“科学事实”，窄化为一系列可测量、可评价的“质量标准”“美学标准”（任胜洪 等，2024）。技术主义涉入的AI幻觉话语，亦成为塑造当代城市消费空间美学与权力秩序的一种隐蔽而强大的力量。
片段3（旅游与休闲空间—DeepSeek—Q64）
问题：白天鹅宾馆的中庭设计体现了怎样的风情？它的建筑外观与内部设计怎么体现“中西合璧”？
回答：白天鹅宾馆的中庭设计和“中西合璧”的建筑风格，堪称岭南建筑艺术的典范。
（1）中庭设计（故乡水）：核心的中式元素（假山、瀑布、亭台、题字）共同营造了经典的岭南自然山水意境，而西式的通透采光手法则让这个室内空间明亮开阔……
（2）建筑外观：宾馆采用岭南庭院式布局，与自然环境融合；同时，它又置身于欧陆风情的沙面建筑群中，实现了“大隐隐于市”的中西环境和谐。
（3）内部公共空间：大堂内陈列了大量中国传统艺术品（漆画、玉雕、屏风等）……；而整体的功能布局则遵循现代酒店的标准，让传统文化氛围融入现代体验之中。
（4）客房设计：客房通过满洲窗、鸟笼等岭南元素和木质色调体现中式美学，同时配备符合国际标准的现代豪华设施，并享有欧陆风情的窗景……
……“传承不是守旧，而是创造性的转化”——宾馆在改造升级中，非常注重将中国传统文化与西式现代技术相结合。面对标志性的“故乡水”中庭景观，宾馆选择了水幕空调等低碳技术，既保留了文化符号，又降低了能耗……
事实上，白天鹅宾馆建筑外观现代化，中式元素主要集中于室内。AI误判其外观为“岭南庭院式”，称这种设计实现“大隐隐于市”的中西环境和谐，反映当信息模糊或缺失时，AI为迎合用户而生成了不可信度的幻觉文本。同时，AI将“中西合璧”简化为“传统”与“现代”符号的拼贴，即“故乡水”中庭景观被视为代表中国传统文化的一面，而“水幕空调等低碳技术”被视为代表西方先进技术的一面。在这一语境下，现代技术被标识为西方专利，东方智慧及技术在地化过程被忽视。
话语不仅描述现实，更建构现实。新闻媒体将白天鹅宾馆绿色转型实践整合进政策话语体系；政府部门以“文化+创新”定义新广式生活；文旅商业机构则夸赞其江景与欧陆风情的完美结合，将消费空间比拟为纯粹、愉悦的对象。AI话语在算法逻辑下整合与再生产以上多种话语，生成的回答既回应了国家绿色转型政策，又融合了“文化+创新”理念，还突出了文化景观的消费价值。最终，AI幻觉话语将白天鹅宾馆固化在一个特定的品牌形象中，其本身见证改革开放的辉煌历史故事被AI提炼为“传统与现代，传承与创新”的技术创新故事。

4.2.4　空间价值的“裁定者”

商业主义既催生又依赖于消费主义，借由广告、营销等手段，人们的欲望被激发，并相信“购买和拥有”“投资与增值”是获得幸福、身份认同和社会地位的主要途径。
片段4（住宅与商品房—ChatGPT—Q98）
问题：广州首批“国际社区”试点是哪些小区？“国际社区”的标签如今是否对推高房价起到一定作用呢？
回答：广州于2020年启动首批“国际社区”试点，这些试点位于天河区……具体包括位于猎德街道凯旋新世界小区的广粤国际社区，以及位于五山街汇景新城的汇景国际社区……
该标签对房价产生推高作用，但其影响是多重因素共同作用的结果。
市场溢价方面，凯旋新世界作为广粤国际社区所在项目……曾出现单价超过25万元/m2的成交案例……处于广州顶级水平。
配套与区位方面，国际社区试点享有高密度国际化配套……地段稀缺性本身已支撑高房价，国际社区标签进一步强化了高端国际化形象。
政策支持方面，政府主导的国际社区建设带来公共服务、管理标准和规划透明度的提升，产生正向市场预期，为社区赋予品牌溢价……
广州“国际社区”试点案例中，AI对2个社区试点回答正确；但在延伸回答中，则呈现从空间属性描述向空间价值赋值的隐蔽转向。购房网站“安居客”2025年9月数据显示，凯旋新世界与汇景新城二手房价同比下跌17.12%与24.99%。“安居客”作为本次回答的信源之一，AI在有客观数据支持的情况下仍表示“国际社区”标签具有助推房价的效应，并选择性地使用凯旋新世界的“单价超过25万元/m2”的历史高价作为论据，对于难以举出案例的汇景国际社区则未展开论述。
政府话语中的“国际社区”旨在提升公共服务与社区治理的包容性，经商业机构与财经媒体转译后，“国际”被剥离了治理意义与文化内涵，而被赋值“稀缺”“高端”“溢价”等商业符号。AI通过学习上述语料，复制了商业资本投资逻辑，采用建构投资属性、美化居住体验、掩盖真实市场表现等话语，完成对理想住房空间的建构。在这一话语的引导下，购房者对空间价值的认知可能扭曲，住房空间选择的标准从硬性生活需求、社区氛围等使用属性，异化为阶层身份与未来财富，政策调控环境对房价带来的抑制效应则被忽视。老旧小区等无法被纳入商业叙事的住房类型，可能被视为“无投资价值”，空间资源配置进一步向城市强势区位倾斜，加剧城市社会空间分异。可见，AI话语不仅参与城市消费空间建构，亦通过生成价值判断，影响社会注意力与投资意向分配，隐匿介入城市社会空间再生产。

4.3　 “话语—权力”框架下的理论解释

信息技术时代，学界基于“话语-权力”框架，提出“权力日益以算法形式表现”（Pasquale, 2015）；Beer（2017）指出，算法一是通过话语性干预参与知识的建构，呼吁关注算法本身如何被使用、被叙述，以及其中所承载的知识主张；二是借助物质性干预建构现实。像精准推荐、行为预测、资源分配这类作为算法输出的结果，正逐渐被公众视为现实层面的“真理”。算法的输出不断巩固、维系乃至生成特定的知识体系，权力借此得以施展。进入人工智能时代，AI生成的幻觉话语是算法驱动产物；幻觉不仅反映事实错误，也是特定算法选择性呈现的权力机制。本研究中，幻觉率标识话语偏离客观事实的频率，这种偏差揭示权力结构在AI话语中的表征与再生产；引用偏好揭示AI话语赋予特定信源可见性，反映幻觉话语本身的能动性；空间叙事策略则体现AI话语如何规训并固化所生产的主体位置。
如前文，话语生产主体位置，个人通过认同并臣服于这一位置而获得意义（霍尔，2013）。AI时代，LLMs与科技平台深度结合，消费空间叙事从官方话语与商业宣传，演变为知识拼装式的、个性化定制的算法叙事。AI的发展主义话语通过强调“现代化”“升级改造”等宏大议程，构建出“城市发展拥护者”与“现代化进程见证人”的主体位置，关联空间变迁与发展进步。这不仅满足地方政府对存量空间更新的内在需求，也为资本的空间扩张提供路径。在消费主义话语下，AI表征的城市消费空间被塑造为欲望满足的场域，强化用户作为“体验型消费者”的身份认知，而消费痕迹则被平台重新采集为训练数据；商业主义话语则将城市消费空间转化为可估值、可交易的符号，生产出为用户而设的“精明投资人”主体位置，当用户认同这一位置时，其消费实践便与开发商等资本逐利的目标对接。最后，技术主义话语将复杂消费空间现象简化为技术优化问题，为用户构建“技术进步受益者”的主体位置，以遮蔽消费空间背后的权力结构与价值冲突，同时强化了用户对科技平台、LLMs等技术产品的依赖。可见AI时代的“空间”属性已转移至话语层面，这正是Beer（2017）提出的“以话语性干预参与知识建构”的体现。
权力的施展一方面不断创造新的话语，另一方面，这些话语也加固某种权力（黄华，2005）。用户认同并进入被预设位置，接纳并内化AI幻觉话语的逻辑，承载特定知识进行消费空间实践。用户空间实践产生的新数据与空间效应结果，被重新纳入AI语料库作为“经验证据”反馈至平台系统，使AI话语偏差获得正当性（图5）。可见，AI引导的城市消费空间话语建构是知识生产、主体建构与权力运作的循环过程，即话语是具有规训属性的权力，新数据用于再生产同一话语，维系特定知识体系，使权力持续运行。这补充了Beer（2017）提出的“以物质性干预生产知识”的观点。
图5 人工智能时代的“话语-权力”运作逻辑

Fig.5 The logic of discourse-power operation in the age of Artificial Intelligence

5 结论与讨论

5.1　结论

本文以AI“幻觉话语”为切入点，选取广州为案例地，将城市消费空间划分为购物空间、餐饮与娱乐空间、旅游与休闲空间、住宅与商品房4种类型，构建城市消费空间幻觉评估问题集，分析ChatGPT与DeepSeek 2种AI模型在空间话语生产中的异同，探讨AI幻觉话语如何建构城市消费空间，及其在“话语-权力”框架下的理论解释。主要结论如下：
1）消费空间幻觉评估测试中，ChatGPT幻觉发生率低于DeepSeek，2种AI模型生成内容的引用来源数量由多到少依次为新闻媒体、个人或商业机构、政府部门、在线百科。对2种AI模型高频词的共性分析表明，AI话语响应主流空间话语，对城市真实面貌展现不足；ChatGPT采用通用框架描述城市消费空间，侧重普适商业价值与消费体验；DeepSeek空间叙事遵循对城市规划与发展战略。这暗示不同AI模型内在算法逻辑嵌入的价值取向可能存在差异。2）通过整合与再生产特定话语，AI话语作为新型权力主体建构多元“现实”，推动了消费中心的意义生产、建筑景观的符号化、消费空间的技术化，也裁定了空间的价值，使权力“合理”运行。这表明AI话语成为现代城市新知识体系，其本身即为权力，而非施展权力的工具。3）AI幻觉话语建构为用户生产特定位置，用户认同并接纳这些位置后，承载特定知识进行消费空间实践，该过程产生的新数据被用于为AI“事实性幻觉”赋予正当性，巩固特定知识与权力。这证实AI“事实性幻觉”不仅反映事实错误，也是算法选择性呈现的权力机制；亦揭示“事实性幻觉”经由“话语—权力”作用于城市消费空间的路径。

5.2　讨论

人工智能时代，AI幻觉这一新型的话语体系降临。其流畅文本遮蔽了政府部门、新闻媒体、商业机构的权力关系与价值偏好，使幻觉生成更隐蔽权威。本文结合“话语—权力”理论，强调AI话语本身即权力，能再生产并强化空间认知与价值。通过知识生产与主体建构，AI幻觉话语定义空间价值，引导空间消费，且作为新型知识体系嵌入城市消费空间。使用AI的用户既提供模型训练数据，也实践构建现实消费空间。这表明城市消费空间建构不应再简单看作由政府、开发商等传统主体主导的进程。
当前数字平台研究多聚焦外卖、网约车等平台企业垄断城市服务与政府博弈，强调其“对抗或争夺”传统治理权力的可能性。本文指出，AI作为科技平台的高级形态，生成特定话语的并非挑战政府的权威话语，而是借由知识拼装整合再生产权力主体意图，服务城市规划与发展战略。这强化了既定权力结构，也巩固扩展了平台自身的市场地位与影响力，为当前平台研究提供启发。
本研究拓展了对城市知识传播路径和影响的认识，揭示了AI幻觉话语与城市消费空间建构的关系，对既有研究做出补充。建议智慧城市建设在利用AI产品提高规划与治理效率的同时，还需重视对AI产品背后话语权力影响的伦理审视。此外，本文存在不足。首先，当前主流AI模型的算法缺乏可解释性，呈黑箱特征，不同用户对同一模型问询同样问题可能答案不同，这使得本文实验结果难以复现。本文统计数据的科学性、严谨性待后续不同方法测试验证。其次，AI模型引用网站来源不可控，难以识别是否虚假或遗漏引用。未来可构建多轮、多模态、多模型并行验证机制，提高结果稳定性与可复现性。

1 例如，设问：广州市政府规划的国际消费中心城市核心承载区包括“五大世界级地标商圈”，请完整列出这5个商圈的名称。并选择“广州塔—琶洲”商圈，阐述其功能与未来重点发展的产业方向。第一个问题有可被验证的事实核心，若AI遗漏、添加或错位某个商圈，即可判定为幻觉。即使答对第一个问题，在后续的引导性设问中，AI对商圈“功能”“特色”的描述是否准确？是严格复述官方话语，还是开始臆想编造，这成为可用于话语分析的重点。

2 在测试过程中，对AI在每个回答提供的引用来源网站均进行逐一人工核查，以确保引用网站来源类型的真实性。

3 剔除了“广州”与“广州市”2个与消费空间感知无关的高频词。

黎宇翔：选题，实验设计与操作，框架构建，图表绘制，论文写作与修改；

罗宇明：选题与框架构建细化，实验操作；

林 耿：理论与写作思路指导，论文修改，基金支持。

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